基于粗集理论的组合预测法在无形资产评估中的应用

针对如何评估企业无形资产的问题,运用基于粗集理论的组合预测方法,建立了企业无形资产评估的数量模型。该模型的特点是将组合预测方法中权系数的确定问题转化为粗集理论中的属性重要性评价问题,这样就在很大程度上克服了传统组合预测方法中权系数确定主观性太大的缺陷,而使得权系数的确定更具客观性。最后,结合实例阐述了基于粗集理论的组合预测方法在企业无形资产评估中的应用,进一步说明了该方法的可行性和有效性。     

高压下富氢高温超导体的研究进展

近年来,高压强极端条件下的富氢化合物成为高温超导体研究的热点目标材料体系.该领域目前取得了两个标志性重要进展,先后发现了共价型H3S富氢超导体(Tc=200 K)和以LaH10(Tc=260 K,–13℃),YH6,YH9等为代表的一类氢笼合物结构的离子型富氢超导体,先后刷新了超导温度的新纪录.这些研究工作燃发了人们在高压下富氢化合物中发现室温超导体的希望.本文重点介绍高压下富氢高温超导体的相关研究进展,讨论富氢化合物产生高温超导电性的物理机理,展望未来在富氢化合物中发现室温超导体的可能性并提出多元富氢化合物候选体系.     

概率盒框架下混合认知不确定声场的响应预测

针对含概率盒-证据混合认知不确定参数声场的响应预测问题,提出了一种概率盒框架下的改进区间蒙特卡洛方法。该方法首先将混合认知不确定参数转换为纯概率盒形式,然后结合有限元方法推导出混合认知不确定声场的盖根鲍尔多项式代理模型,再采用蒙特卡洛方法求解代理模型得到声压响应。以含概率盒-证据混合认知不确定参数的二维管道声场模型和卡车乘客舱声腔模型为例,计算结果表明混合认知不确定参数影响下的声压响应为概率盒形式,其包括声压响应极值和相应的概率信息,并且所提方法较常规混合离散方法效率更优,较基于一阶摄动法的区间蒙特卡洛方法准确性更高。研究结果表明:所提方法可以有效预测混合认知不确定声场的声压响应,并可进行声学性能的风险和保守估计。      

橡胶贮存寿命预测方法研究进展与思考建议

概述了用数学模型法预测橡胶贮存寿命的方法,包括阿伦尼斯模型,用ASTM D412评估橡胶拉伸性能,应力应变老化模型,压缩永久变形的预测方法,橡胶疲劳寿命损伤模型,用有限元法考核橡胶的裂纹长度与抗裂能之间的关系,基于叠加原理的寿命预测模型等,针对上述模型预测研究结果提出了相关思考建议。认为以老化动力学为基础预测材料寿命的数学模型法发展非常迅速,建议深入研究并拓宽应用;在透彻了解和掌握必需的分子结构参数的基础上,如果结合计算机技术模拟长期贮存或使用条件,对橡胶老化反应机理的研究可能是一个有前景的发展方向。     

多元电解质溶液表面张力的新型预测方程

将半理想溶液理论和Butler方程相结合建立了预测多元电解质溶液表面张力的新型线性预测方程.新方程可由二元系数据预测多元系的表面张力数据,而不涉及任何多元交互作用参数.利用不同温度下24个混合电解质溶液的表面张力数据对新方程进行了系统检验.结果表明新方程可利用298.15K时二元系的渗透压系数和不同温度下二元系的表面张力数据预测不同温度下高浓度的多元系的表面张力数据,且预测结果与实验数据符合得很好,并且预测结果普遍优于基于Pitzer方程的表面张力模型.     

Structural Characterization and Retention Time Prediction for Components of Essential Oil of Meconopsis Integrifolia Flowers

A molecular structural characterization (MSC) method called reduced molecular electronegativity-distance vector (MEDVR) was used to describe the molecular structures of 55 components of meconopsis integrifolia flowers. By use of stepwise multiple regression (SMR) and partial least square (PLS) methods, a model with the correlation coefficient (R1) of 0.987 and the standard deviation (SD1) of 1.377 could be obtained. Then through multiple linear regression (MLR), another model with the correlation coefficient (R2) of 0.989 and standard deviation (SD2) of 1.395 could be constructed. Furthermore, in virtue of variable screening by the stepwise multiple regression technique (SMR), 8 vectors were selected to build up another model with its correlation coefficient (R3) and standard deviation (SD3) of 0.989 and 1.366, respectively. Then all the three models were evaluated by performing cross-validation with the leave-one-out (LOO) procedure, and the correlation coefficients (QCV) were 0.981, 0.976 and 0.979, respectively. The results show that the models constructed could provide estimation stability and favorable predictive ability.     

天然无序蛋白质:序列-结构-功能的新关系

天然无序蛋白质是一类新发现的蛋白质,它们在天然条件下没有确定的三维结构,却具有正常的生物学功能,广泛参与信号传递、DNA转录、细胞分裂和蛋白质聚集等重要的生理与病理过程.无序蛋白质的发现是对传统的蛋白质"序列-结构-功能"范式的挑战.在这篇综述里,我们首先回顾了蛋白质的传统范式以及无序蛋白质的发现过程,然后介绍无序蛋白质在结构、序列、功能等方面的特征与相互作用,并以分子识别过程为例,进一步阐述目前国际上对无序蛋白质所具有优势的一些认识与观点.我们还分析了无序蛋白质研究在生命科学和医学等领域的应用前景,并介绍了国内在无序蛋白质领域的研究现状.     

概率神经网络及FAAS在植物药分类研究中的应用

用火焰原子吸收法（FAAS）测定了植物药中Fe、Mg、Mn、Cu、Zn和Ca元素的含量,采用主成分分析法对所测数据进行预处理,结合概率神经网络模型对中药功效类别进行识别预测研究,取得了较满意的结果。     

基于径向基神经网络预测的混沌时间序列嵌入维数估计方法

根据Takens定理,研究了混沌时间序列相空间重构嵌入维数的选取问题.提出了基于径向基函数神经网络预测模型性能的嵌入维数估计方法,即根据嵌入维数与混沌时间序列预测模型性能的变化关系来确定嵌入维数.通过对几种典型混沌动力学系统的数值验证,结果表明该方法能够确定出合适的相空间重构嵌入维数. 关键词： 混沌 相空间重构 嵌入维数 预测     

Pair production of neutral Higgs bosons from the left-right twin Higgs model via γγ collisions

The left-right twin Higgs (LRTH) model predicts the existence of the neutral Higgs bosons (h, Φ⁰), which can be produced in pairs (Φ⁰Φ⁰, hh, Φ⁰h) via γγ collisions at the next generation e⁺e^- International Linear Collider (ILC). Our numerical results show that the production cross section of the neutral Higgs boson pair Φ⁰Φ⁰ can reach 8.8 fb. The subprocess γγ→Φ⁰Φ⁰ might be used to test the LRTH model in future ILC experiments.